DBMS > Heroic vs. SiteWhere vs. Solr vs. SWC-DB

Vergleich der Systemeigenschaften Heroic vs. SiteWhere vs. Solr vs. SWC-DB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Time Series DBMS built at Spotify based on Cassandra or Google Cloud Bigtable, and ElasticSearch

M2M Integrationsplatform zur Speicherung und Abfrage von Zeitserien

Eine häufig verwendete Suchmaschinentechnologie basierend auf Apache Lucene

A high performance, scalable Wide Column DBMS

Primäres Datenbankmodell

Time Series DBMS

Suchmaschine

Wide Column Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

Time Series DBMS

DB-Engines Ranking misst die Popularität von Datenbankmanagement- systemen
Trend Chart

Punkte	0,46
Rang	#265	Overall
	#22	Time Series DBMS

Punkte	0,06
Rang	#383	Overall
	#43	Time Series DBMS

Punkte	41,02
Rang	#24	Overall
	#3	Suchmaschinen

Punkte	0,08
Rang	#364	Overall
	#13	Wide Column Stores

Website

github.com/spotify/heroic

github.com/sitewhere/sitewhere

solr.apache.org

github.com/kashirin-alex/swc-db
www.swcdb.org

Technische Dokumentation

spotify.github.io/heroic

sitewhere1.sitewhere.io/index.html

solr.apache.org/resources.html

Entwickler

Spotify

SiteWhere

Apache Software Foundation

Alex Kashirin

Erscheinungsjahr

2014

2010

2006

2020

Aktuelle Version

9.6.1, Mai 2024

0.5, April 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Common Public Attribution License Version 1.0

Open Source

Apache Version 2

Open Source

GPL V3

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.

Implementierungssprache

Java

C++

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Windows

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Läuft als Servlet in einem Servlet Container (z.B. Tomcat, Jetty ist inkludiert)

Linux

Datenschema

schemafrei

vordefiniertes Schema

Dynamic Fields enables on-the-fly addition of new fields

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

mit benutzerdefinierten Datentypen und automatic typing

XML Unterstützung

Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT

nein

Sekundärindizes

via Elasticsearch

nein

Alle Suchfelder werden automatisch indiziert

SQL

Support of SQL

nein

Solr Parallel SQL Interface

SQL-like query language

APIs und andere Zugriffskonzepte

HQL (Heroic Query Language, a JSON-based language)
HTTP API

HTTP REST

Java API
RESTful HTTP/JSON API

Proprietäres Protokoll
Thrift

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
Erlang
Java
JavaScript
jede Sprache, die Sockets und entweder XML oder JSON unterstützt
Perl
PHP
Python
Ruby
Scala

C++

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Java plugins

nein

Triggers

nein

User configurable commands triggered on index changes

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

basierend auf HBase

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

basierend auf HBase

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

spark-solr: github.com/lucidworks/spark-solr and streaming expressions to reduce

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency
Immediate Consistency

Immediate Consistency

Eventual Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

optimistic Locking

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Wir laden Vertreter der Systemhersteller ein uns zu kontaktieren, um die Systeminformationen zu aktualisieren und zu ergänzen,
sowie um Herstellerinformationen wie Schlüsselkunden, Vorteile gegenüber Konkurrenten und Marktmetriken anzuzeigen.

Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

Wir laden Vertreter von Anbietern von zugehörigen Produkten ein uns zu kontaktieren, um hier Informationen über ihre Angebote zu präsentieren.

Weitere Ressourcen

DB-Engines Blog Posts

Elasticsearch replaced Solr as the most popular search engine
12. Januar 2016, Paul Andlinger

Enterprise Search Engines almost double their popularity in the last 12 months
2. Juli 2014, Paul Andlinger

The DB-Engines ranking includes now search engines
4. Februar 2013, Paul Andlinger

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Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Review: Google Bigtable scales with ease
7. September 2016, InfoWorld

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SiteWhere: An open platform for connected devices
11. Juli 2017, Open Source For You

11 Best Open source IoT Platforms To Develop Smart Projects
9. März 2023, H2S Media

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SOLR-led walkout demands better conditions for Compass workers
27. Februar 2024, Daily Northwestern

Solr Network Launches Groundbreaking Solana Token Creator
28. Mai 2024, AccessWire

(SOLR) Technical Data
17. Mai 2024, Stock Traders Daily

SOLR hosts teach-in of labor movements at Northwestern
28. Januar 2024, Daily Northwestern

Top 5 stock gainers and losers: SOLR.V, GRSL.V, ANON.C
21. November 2023, Equity.Guru

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2022 All O-Zone Football Team
17. Dezember 2022, Ozarks Sports Zone

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